Optimiser le contenu pour Google et l'IA

Tu as des articles, landing pages ou textes boutique existants et tu veux les rendre adaptés à la recherche moderne — à la fois pour Google et pour ChatGPT/Perplexity. Le Content Optimizer scanne, évalue et propose des modifications concrètes.

Qu'est-ce que le Content Optimizer ?

Contrairement au AI Content Editor, qui génère des articles depuis zéro, l'Optimizer travaille sur du matériel existant. Il récupère l'URL (ou un bloc de texte brut), analyse les facteurs SEO (Title, Meta, structure des H, densité de mots-clés, liens internes, schema), les facteurs GEO (capacité de citation pour les LLM, densité de faits, sources) et la lisibilité. Sortie : suggestions priorisées que tu peux accepter ou rejeter une par une.

Lancer une analyse

Dans l'UI : Contenu → Content Optimizer → Nouvelle analyse. Via l'API soit avec une URL :

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/content-optimizer/analyze \
  -H "Authorization: Bearer TON_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://monsite.fr/blog/proteines-vegetales"}'

…soit avec du texte brut + un mot-clé cible :

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/content-optimizer/analyze \
  -H "Authorization: Bearer TON_TOKEN" \
  -d '{"text": "Lorem ipsum…", "keyword": "protéines végétales"}'

Coût : 5 crédits. Asynchrone — répond avec un HTTP 202 et un identifiant d'analyse.

Polling du statut

Une analyse prend typiquement 10 à 20 secondes (scraping + calcul du score + génération de suggestions). L'UI fait du polling automatique. Via l'API :

curl https://rankion.ai/api/v1/content-optimizer/{id} \
  -H "Authorization: Bearer TON_TOKEN"

Quand status: completed, le score et suggestions[] sont remplis.

Examiner les suggestions

Une analyse fournit habituellement 15 à 25 suggestions, chacune avec :

• Catégorie — title, meta, h1, keyword_density, semantic, faq, schema, citation, …
• Priorité — high, medium, low
• Diff — comparaison avant/après (côte à côte dans l'UI)
• Justification — pourquoi la suggestion fait monter ton score

Traite d'abord les suggestions à haute priorité. Coups au but fréquents : titre trop long ou trop générique, hiérarchie H2 manquante, pas de schéma FAQ, trop peu de citations de sources externes (décisif pour le GEO).

Appliquer les suggestions

Marque les suggestions que tu veux reprendre et renvoie-les :

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/content-optimizer/{id}/apply \
  -H "Authorization: Bearer TON_TOKEN" \
  -d '{"suggestion_ids": ["sug_123", "sug_124", "sug_125"]}'

Coût : 5 crédits. La réponse contient le texte/HTML optimisé, prêt à être repris dans le CMS.

Bonnes pratiques

• Title — mot-clé principal dans le premier tiers, max 60 caractères, promesse claire.
• Meta-Description — 140 à 160 caractères, formulée à l'actif, avec un CTA.
• H1 — unique, une seule fois par page, contient le mot-clé principal.
• Mots-clés sémantiques — disperser les termes de related[] issus de ta recherche de mots-clés (Recherche de mots-clés avec l'Explorer).
• Schéma FAQ — données structurées + section FAQ visible. Les deux : Google adore, et les LLM citent ces sections de manière disproportionnée.
• Citations — sources externes sérieuses avec lien, étayer ses propres affirmations avec des données. Augmente nettement le GEO-Score.

Content Freshness comme étape suivante

Optimiser n'est pas un travail unique. Les marchés changent, les SERPs aussi. Planifie un rythme de rafraîchissement (par exemple trimestriel pour les articles top). Le AI Content Editor prend en charge des vérifications automatiques de fraîcheur et peut générer des versions optimisées — voir AI Content Editor et API Articles.

Celui qui combine les deux — nouveaux articles via Premier article avec le AI Content Editor et anciennes URL via l'Optimizer — bâtit systématiquement un site présent dans les SERPs Google et dans les réponses IA.